미래에는 자율주행차가 탄소 배출 주범이 될 것이라는 분석이 나왔다. 전 세계적으로 자율주행차 보급이 확대되면 이를 움직이는데 엄청나게 많은 전기가 소모되고, 이를 충당하기 위한 발전 과정에서 배출되는 탄소량이 그만큼 많아질 것이라는 내용이다.
MIT 연구진은 지난 13일(현지시간) 발표한 논문에서 자율주행차가 널리 채택될 경우 잠재적인 에너지 소비와 탄소 배출량이 현재의 모든 데이터센터와 비슷한 수준으로 늘어날 것으로 분석됐다며 자율주행차 효율성을 높여야 한다고 주장했다.
연구진은 전 세계의 자율주행 차량 수, 차량의 컴퓨터 성능, 차량의 운전 시간, 각 컴퓨터에 전력을 공급하는 전기의 탄소 집약도 등을 바탕으로 자율차량용 알고리즘의 워크로드를 모델링했다. 이를 통해 자율주행시 다수의 카메라와 센서를 통해 수집된 고해상도 입력을 동시에 처리할 경우 얼마나 많은 에너지를 소비하는지 조사했다.
한 예로 자율주행차는 10대의 카메라에서 이미지를 처리하는 10개의 심층 신경망을 가지고 있고 그 차량이 하루에 한 시간 동안 운전한다면 매일 2160만건의 추론을 하게 된다. 세계적으로는 10억대의 차량이 2160조번의 추론을 하게 되는 데, 이는 전 세계의 모든 페이스북 데이터 센터의 추론량(하루 2조~3조번)을 몇 배 뛰어넘는 규모다.
실제로 각각 840W를 소비하는 컴퓨터로 하루에 한 시간씩 운전하는 10억대의 자율주행차가 현재 데이터 센터와 거의 동일한 양의 배출량을 생성하기에 충분한 에너지를 소비할 것이라고 결론 내렸다.
따라서 탄소배출량을 줄이기 위해 연구원들은 각 자율주행차가 컴퓨팅에 1.2kW 미만의 에너지를 소비해야 한다는 사실을 발견했다. 이를 가능하게 하려면 컴퓨팅 하드웨어가 훨씬 더 빠른 속도로 효율성을 높여 약 1.1년마다 효율성을 두 배로 늘려야 한다는 결론에 도달했다.
논문 1저자인 소움야 수드하카르 MIT 전기공학 및 컴퓨터과학과 부교수는 “현재의 자율주행 하드웨어 발전 속도로는 탄소배출량을 줄이는데 충분하지 않다"며 "처음부터 자율주행에 최적화한 하드웨어를 준비, 개발해야 한다"고 말했다.
임대준 기자 ydj@aitimes.com
